Cover บทความ ข้อมูลคืออะไร

ข้อมูลคืออะไร? ประโยชน์และวิธีจัดการข้อมูล [รู้ครบในบทความเดียว]

mins read   1stCraft Team

มีคำเปรียบว่า “Data is the new oil” หรือ “ข้อมูลคือน้ำมันชนิดใหม่” หมายถึง สิ่งที่มีคุณค่าและมีมูลค่าสูง ย่ิงในยุคดิจิทัลแล้ว ความได้เปรียบในการพัฒนาของแต่ละองค์กรหรือบริษัท ต่างมาจากความสามารถในการใช้ข้อมูลทั้งสิ้น 

โดยหากว่าบริษัทไหนหรือใคร ที่สามารถเก็บ จัดการ และข้อมูลนำมาใช้ประโยชน์ได้ ก็ถือว่าก้าวไปข้างหน้าได้ไวกว่าคู่แข่ง ทั้งลดค่าใช้จ่าย-ต้นทุน พัฒนากระบวนการทำงาน เพิ่มประสิทธิภาพ ขยายผลลัพธ์ และอีกมากมาย 

เพื่อที่บริษัทหรือองค์กรของคุณจะสามารถใช้ข้อมูลเพื่อสร้างความได้เปรียบในยุคนี้ได้ บทความนี้ จะช่วยปูพื้นฐานความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับ “ข้อมูล” ว่าคืออะไร ลักษณะ ประเภท พร้อมแนะนำองค์ประกอบในการจัดการข้อมูลและประโยชน์เบื้องต้น

ข้อมูลคืออะไร?

ข้อมูลคืออะไร?

ข้อมูล (data) คือ หน่วยหรือกลุ่มของข้อเท็จจริง (fact) ที่ยังไม่ได้ถูกจัดการ จัดกลุ่ม หรือถูกตีความ ซึ่งข้อเท็จจริงเหล่านั้นอาจจะมีหรือไม่มีความหมายในตัวเอง ถูกจัดเก็บในรูปแบบที่สามารถใช้สื่อสาร แปลความหมาย ประมวลผล หรือใช้ประโยชน์ต่อได้ 

ไม่ว่าจะเป็นตัวอักษร ข้อความ ตัวเลข จำนวน สัญลักษณ์ รูปภาพ คำบรรยายลักษณะ เสียง ฯลฯ โดยที่เข้าใจกันทั่วไปจะเรียกว่า “ข้อมูลดิบ” เป็นเพียงข้อเท็จจริงที่ยังไม่ได้ถูกนำไปใช้ประโยชน์ ยังไม่มีจุดประสงค์และความหมายที่เฉพาะเจาะจง 

โดยกระบวนการที่ได้มาซึ่งข้อมูลนั้น ก็มาได้จากหลายวิธีด้วยกัน ได้แก่

  • การสร้าง (create)
  • การการวัดผล (measure) 
  • การเก็บ/รวบรวม (collect) 
  • การสังเกต (observe)

อย่างไรก็ตาม มีคำศัพท์อีกคำที่มีความหมายทับซ้อนหรือมักใช้แทนกันในบางกรณี นั่นคือ คำว่า “Information” แปลได้ว่า “สารสนเทศ” ซึ่งมีความหมายแตกต่างจากคำว่า “ข้อมูล” หรือ “data” 

ความแตกต่างของ “ข้อมูล” (data) และ “สารสนเทศ” (information
ขอบคุณภาพจาก analytixlabs.co.in

ความแตกต่างของ “ข้อมูล” (data) และ “สารสนเทศ” (information) คือ สารสนเทศเป็นข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลมาแล้ว เป็นชุดข้อมูลที่แต่ละหน่วยข้อมูลมีความสัมพันธ์เกี่ยวข้องกัน สารสนเทศจึงเป็นชุดข้อมูลที่เริ่มมีความหมายขึ้นมา 

ยกตัวอย่างเช่น รายงานว่า มีคนอยู่ 100 คน จำนวน (ข้อมูล) แต่เมื่อเริ่มแบ่งประเภทว่า มีผู้หญิง 50 คน มีผู้ชาย 50 คน หรือใน 100 คน มีผู้หญิงและผู้ชายอย่างละครึ่ง เราเรียกชุดข้อเท็จจริงเหล่านี้ว่า “สารสนเทศ”  สรุปง่ายๆ คือ สารสนเทศคือผลที่เกิดจากข้อมูล นั่นเอง

ชนิดของข้อมูล มีอะไรบ้าง?

ไม่ว่าจะเป็นเสียง รูปภาพ ความรู้สึก ถ้อยคำ ตัวอักษร ตัวเลข ฯลฯ ทั้งหมดก็เป็นข้อมูลได้ วิธีในการแบ่งชนิดของข้อมูล ส่วนใหญ่มักจะใช้เกณฑ์ประสาทสัมผัสหรือประเภทของสิ่งนำเข้า (input) ทั้งการรับรู้ของมนุษย์หรือการนำเข้าข้อมูลเข้าสู่ระบบคอมพิวเตอร์ 

แต่การแบ่งข้อมูลที่เราควรจะจ้องทำความเข้าใจอีกเกณฑ์หนึ่ง คือ เกณฑ์การแบ่งชนิดของข้อมูลในเชิงสถิติ (Statistic) และวิทยาการข้อมูล (Data Science) เพราะเป็นชนิดข้อมูลที่เข้าใจตรงกันกับระบบประมวลผลแทบทุกระบบ โดยชนิดของข้อมูลแบ่งออกเป็น 2 กลุ่มหลัก คือ ข้อมูลเชิงคุณภาพ และข้อมูลเชิงปริมาณ

ซึ่งจะแบ่งย่อยได้ทั้งหมด 4 ชนิด  ได้แก่ 

  • ข้อมูลเชิงคุณภาพชนิดไม่สามารถจัดเรียงได้ตามธรรมชาติ (Nominal Data)
  • ข้อมูลเชิงคุณภาพที่สามารถจัดเรียงตามธรรมชาติได้ (Ordinal Data)
  • ข้อมูลเชิงปริมาณที่เป็นจำนวน (Discrete Data)
  • ข้อมูลเชิงปริมาณที่มีค่าต่อเนื่อง (Continuous Data)

1.ข้อมูลเชิงคุณภาพ (Qualitative Data)

ข้อมูลเชิงคุณภาพ คือ ชนิดข้อมูลที่สามารถใช้อธิบายหรือบรรยายคน สัตว์ สิ่งของ ฯลฯ ใช้แยกสิ่งหนึ่งออกจากสิ่งหนึ่งหรือจัดกลุ่มกันได้ แต่ไม่สามารถนับจำนวนได้ รวมไปถึงการวัดค่าเป็นตัวเลขก็ทำได้ยาก 

ยกตัวอย่างเช่น ภาพสถานะ ได้แก่ หญิงและชาย หรือสายพันธุ์ของต้นไม้ ไม่ใช่ข้อมูลที่จะนับหรือวัดค่าเป็นตัวเลขได้ 

การแบ่งย่อยชนิดของข้อมูลเชิงคุณภาพ

1. ข้อมูลเชิงคุณภาพชนิดไม่สามารถจัดเรียงตามธรรมชาติได้ (Nominal Data)

ข้อมูลเชิงคุณภาพชนิดนี้จะไม่สามารถเรียงลำดับได้ตามธรรมชาติ นอกจากจะนำเกณฑ์มาอย่างอื่นมาจัดเรียง 

ยกตัวอย่างเช่น เสื้อผ้าสีแดง สีเขียว สีเหลือง เราไม่สามารถจัดเรียงได้ว่า สีใดมาก่อนมาหลัง และไม่สามารถเปรียบเทียบมาสีหนึ่งกับสีหนึ่งได้ เช่น สีแดงมีคุณค่ามากกว่าสีเขียว หรือแม้กระทั่งเพศ เราไม่สามารถบอกได้ว่า เพศใดยิ่งใหญ่กว่าเพศใด เป็นต้น

2. ข้อมูลเชิงคุณภาพที่สามารถจัดเรียงตามธรรมชาติได้ (Ordinal Data)

ข้อมูลเชิงคุณภาพชนิดที่สามารถจัดเรียงตามธรรมชาติได้ คือ กลุ่มข้อเท็จจริงที่สามารถเปรียบเทียบและจัดเรียงหรือให้คุณค่าได้ตามธรรมชาติ 

เช่น ขนาดของเสื้อผ้า เรารู้ว่าขนาดเล็ก < กลาง < ใหญ่ หรือผลการเรียนที่แบ่งออกมาเป็นเกรด เช่น A, B, C, D หรือ F เรารู้ว่าจะต้องเรียงสิ่งเหล่านี้อย่างไร และอะไรมีค่ามากกว่า เป็นต้น 

ข้อมูลชนิดนี้ เมื่อนำเข้าระบบ ระบบจะสามารถจัดเรียงลำดับให้ได้ คล้ายกับการจัดเรียงลำดับตัวอักษรในโปรแกรม Microsoft Excel

2. ข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative Data)

ข้อมูลเชิงปริมาณ คือ ข้อมูลที่สามารถนับได้เป็นตัวเลขตามธรรมชาติ เช่น จำนวนสิ่งของ ราคาของสิ่งของ ปริมาณของน้ำ ความยาว พื้นที่หน่วยความจำของคอมพิวเตอร์ เรตความพึงพอใจ ฯลฯ ซึ่งนอกจากจะสามารถนับได้แล้ว ยังสามารถนำมาเปรียบเทียบและคำนวณได้ด้วย

การแบ่งย่อยชนิดของข้อมูลเชิงปริมาณ

1. ข้อมูลเชิงปริมาณที่เป็นจำนวน (Discrete Data – numerical values)

ข้อมูลเชิงปริมาณที่ไม่มีค่าต่อเนื่อง หมายถึง ข้อมูลที่เป็นจำนวนเท่านั้น ไม่เพิ่มหรือลดด้วยตัวเอง 

เช่น จำนวนคนในห้องประชุม จำนวนวัสดุที่ใช้ผลิตสิ่งของ จำนวนผลิตภัณฑ์ ฯลฯ หรือก็คือ จำนวนนิ่งที่สามารถนับและคำนวณได้

2. ข้อมูลเชิงปริมาณที่มีค่าต่อเนื่อง (Continuous Data – continuous values)

ข้อมูลเชิงปริมาณที่มีค่าต่อเนื่อง หมายถึง ข้อมูลที่เป็นตัวเลขที่สามารถเปลี่ยนแปลง เพิ่มหรือลดลงเองได้ โดยที่ไม่ต้องคำนวณ 

เช่น คลื่นความถี่ของสัญญาณโทรศัพท์ อุณหภูมิของอากาศ เป็นต้น

กระบวนการหรือวงจรชีวิตของข้อมูล (Data Life Cycle)

Data life cycle
ขอบคุณภาพจาก ontrack.com

กระบวนการหรือวงจรชีวิตของข้อมูล (data life cycle) คือ ขั้นตอนต่างๆ ที่เกิดขึ้นกับข้อมูลเป็นลำดับ ตั้งแต่ขั้นตอนแรกที่ได้มาซึ่งข้อมูล การบริหารจัดการ การใช้ประโยชน์จากขั้นตอน ไปจนถึงการเก็บข้อมูลถาวรหรือทำลายข้อมูล 

กระบวนการทั้งหมดเหล่านี้ จะช่วยให้คุณเข้าใจการทำงานของข้อมูลยิ่งขึ้น โดยวงจรชีวิตของข้อมูลจะประกอบไปด้วย 6 ขั้นตอนสำคัญด้วยกัน ได้แก่

  1. การสร้างข้อมูล (data creation) – ข้อมูลจะเกิดจากกิจกรรมต่างๆ ทั้งจากลูกค้า พาร์ทเนอร์ หรือจากภาคส่วนต่างๆ ขององค์กร ไม่ว่าจะเป็นฝ่ายการตลาด ฝ่ายการเงิน ฝ่ายผลิตภัณฑ์ หรือหน่วยอื่นๆ ขององค์กร รวมไปถึงจากเครื่องมือต่างๆ เช่น เครื่องจักรผลิตในโรงงาน ระบบปฏิบัติการต่างๆ เป็นต้น
  1. การจัดเก็บข้อมูล (data storing) – เมื่อเกิดข้อมูลขึ้น ข้อมูลจะถูกส่งออกไปยังอุปกรณ์เก็บข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นคอมพิวเตอร์ ฮาร์ดไดรฟ์ คลาวด์ โปรแกรมหรือระบบปฏิบัติการ โดยระหว่างจัดเก็บข้อมูลอาจมีการประมวลผล (data processing) เพื่อคัดเลือกข้อมูล (data cleansing) จัดกลุ่มหรือแบ่งประเภทของข้อมูล (data categorization) 

ยกตัวอย่างเช่น ข้อมูลจากสายพานการผลิตแบ่งข้อมูลไปจัดเก็บไว้ยังระบบต่างๆ ได้แก่ ระบบคลังสินค้า ระบบสินค้าคงคลัง ERP เป็นต้น 

  1. การใช้และวิเคราะห์ข้อมูล (data usage and data analysis)ขั้นตอนการวิเคราะห์หรือตีความข้อมูลเพื่อนำมาสรุปเป็นความรู้ (knowledge) หรือข้อมูลเชิงลึก (insight) 

เช่น ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพการทำงานของโรงงาน/องค์กร (performance) ข้อมูลเชิงลึกทางการตลาด ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับลูกค้า (customer insight) เป็นต้น 

ซึ่งอาจนำเสนอออกมาเป็นสถิติ รายงาน หรือการแสดงข้อมูลเป็นรูปภาพ (data visualization) ที่ง่ายต่อการสื่อสารและง่ายต่อการนำไปใช้ประโยชน์

  1. การเผยแพร่ข้อมูล (data sharing or publication) – กระบวนการต่อจากการนำข้อมูลมาใช้ คือ การแบ่งปันความรู้และข้อมูลเชิงลึกให้กับบุคคลหรือหน่วยงานอื่นๆ ที่ต้องการข้อมูลเพื่อนำไปใช้ 

เช่น ฝ่ายการตลาดต้องการข้อมูลเชิงลึกของลูกค้า ฝ่ายคลังสินค้าต้องการข้อมูลจากระบบโรงงาน ผู้บริหารต้องการข้อมูลจากฝ่ายบัญชี เป็นต้น 

  1. การจัดการข้อมูลแบบถาวร (data archiving) – หลังจากที่ข้อมูลถูกเก็บ ประมวลผล วิเคราะห์/ใช้ประโยชน์ และเผยแพร่แล้ว จะเป็นขั้นตอนของการจัดเก็บข้อมูลแบบถาวรสำหรับข้อมูลที่มีความสำคัญหรืออาจต้องรื้อใช้ในอนาคต 
  1. การทำลายข้อมูล (data destruction) – เมื่อข้อมูลถูกใช้งานครบทุกกระบวนการแล้ว และไม่มีเหตุให้ต้องนำกลับมาใช้งานอีกหรือเป็นข้อมูลอ่อนไหวที่ต้องกำจัดเมื่อใช้งานเสร็จ จะเป็นขั้นตอนของการทำลายข้อมูลอย่างถาวร ไม่สามารถกู้กลับมาใช้ได้อีก ซึ่งก่อนที่จะถึงขั้นตอนนี้ องค์กรจะต้องมีกระบวนการในการตกลงว่าข้อมูลใดจะต้องถูกทำลายและเกณฑ์ในการทำลายข้อมูล 

การจัดการข้อมูลในองค์กร (Data Management)

เพื่อที่จะใช้ข้อมูลให้เกิดประโยชน์สูงสุด องค์กรจะต้องมีการจัดการข้อมูลอย่างเป็นระบบและครอบคลุมองค์ประกอบต่างๆ 

โดยความหมายของ “การจัดการข้อมูล” หรือ “Data Management” คือ การควบคุมข้อมูล การควบคุมการเข้าถึงข้อมูล การเก็บรักษา ไปจนถึงการทำลายข้อมูลตามวงจรชีวิตของข้อมูล

การมีระบบจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพจะช่วยให้ลดปัญหาเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลได้ เช่น ข้อมูลรั่วไหล ไม่มีข้อมูลการเงินอ้างอิง ไม่รู้ศักยภาพที่แท้จริงของสายผลิต ไม่สามารถหาต้นต่อของค่าใช้จ่ายที่สามารถควบคุมได้ ฯลฯ นอกจากนี้ การจัดการข้อมูลอย่างเป็นระบบจะช่วยให้องค์กรมีข้อมูลไว้ใช้ประโยชน์ได้อีกมากมาย 

ต่อไปนี้ คือ องค์ประกอบสำคัญที่องค์กรควรมีในการจัดการข้อมูลอย่างเป็นระบบ

1. ใช้ซอฟต์แวร์หรือจ้างบริษัทดูแลระบบจัดการข้อมูล

ข้อมูลที่องค์กรจะนำมาใช้มีมากมาย โดยองค์กรหรือบริษัทแต่ละแห่ง ต้องการข้อมูลจากหน่วยงานต่างๆ เพื่อทำความเข้าใจสถานการณ์และวางแผน ทำให้มีข้อมูลปริมาณมหาศาลที่ต้องวิเคราะห์​ จึงจำเป็นที่จะต้องมีระบบจัดการข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นซอฟต์แวร์หรือการใช้บริการบริษัทจัดการข้อมูล 

สำหรับซอฟต์แวร์จัดการข้อมูลนั้น ก็มีหลากหลายประเภทตามวัตถุประสงค์ของการใช้ประโยชน์ ยกตัวอย่างเช่น 

  • CRM (Customer Relation Management) เป็นระบบที่ดูแลและจัดการข้อมูลของลูกค้า
  • EHR (Electronic Health Records) หรือระบบระเบียนสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์หรือบันทึกข้อมูลสุขภาพของผู้ป่วยที่ใช้ในโรงพยาบาล
  • Inventory Management หรือระบบจัดการสินค้าคงคลัง 
  • WMS (Warehouse Management System) หรือระบบจัดการคลังสินค้า

โดยระบบเหล่านี้ นอกจากจะช่วยจัดการข้อมูลอย่างเป็นระบบ มีการประมวลผลและวิเคราะห์ออกมาเป็นรายงาน (report) สรุปความรู้และข้อมูลเชิงลึกได้ทันทีแล้ว ยังสามารถใช้จัดการกิจกรรมต่างๆ ต่อได้ 

เช่น ระบบ CRM สามารถใช้ส่งอีเมลหาลูกค้าได้ ระบบ EHR ใช้สั่งใบสั่งยาได้ หรือระบบ WMS สามารถทำบัญชีได้ด้วย 

2. วางแผนระบบจัดการข้อมูลในองค์กร

เมื่อได้ซอฟต์แวร์หรือบริษัทที่รับจ้างวางระบบจัดการข้อมูลแล้ว องค์กรควรจะวางแผนการจัดการข้อมูลอย่างเป็นระบบในการจัดการกับวงจรชีวิตของข้อมูล (data life cycle) ไม่ว่าจะเป็นการสร้าง การจัดเก็บข้อมูล การใช้งานและวิเคราะห์ การเผยแพร่ การเก็บข้อมูลถาวรหรือทำลายข้อมูล 

ยกตัวอย่างเช่น จะเลือกใช้ระบบจัดการข้อมูลใดกับหน่วยงานใด จะจัดเก็บข้อมูลไว้กับระบบแบบใด (on-cloud หรือ on-premise) นิยามผลลัพธ์จากการใช้ข้อมูลเพื่อสรุปว่าต้องการเก็บข้อมูลอะไรบ้าง ไปจนถึงเกณฑ์หรือปัจจัยที่จะเก็บข้อมูลถาวรหรือทำลายข้อมูล ตลอดจนการมอบสิทธิ์และบทบาทในการเข้าถึงและใช้ข้อมูลในองค์กร เป็นต้น

3. ป้องกันและรักษาปลอดภัยของข้อมูล (Security)

ความปลอดภัยของข้อมูลถือเป็นเรื่องสำคัญอันดับหนึ่ง องค์กรต้องรักษาข้อมูลให้ปลอดภัยและป้องกันการรั่วไหลของข้อมูล ทั้งเพื่อรักษาผลประโยชน์ขององค์กร/บริษัทและทั้งเพื่อปกป้องสิทธิ์ในการเข้าถึงของมูลอย่างเช่น การเข้าถึงข้อมูลของลูกค้า เป็นต้น 

โดยในการเลือกใช้ซอฟต์แวร์ระบบจัดการข้อมูล ควรจะพิจารณาระบบรักษาความปลอดภัยของข้อมูลเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญ เพื่อที่องค์กรจะได้ไม่ต้องกังวลกับการถูกคุกคามความปลอดภัยจากโลกไซเบอร์ (cybersecurity threats) อย่างการขโมยข้อมูลบริษัทหรือการเรียกค่าไถ่ข้อมูล 

นอกจากนี้ ควรตั้งหน่วยงานในองค์กรสำหรับดูแลเรื่องการจัดการและรักษาข้อมูลโดยเฉพาะ เช่น ฝ่าย IT ที่มีความรู้ในการจัดการกับข้อมูลและโลกไซเบอร์ 

4. มอบหมายบทบาทและแยกประเภทข้อมูล

จำกัดสิทธิ์ในการเข้าถึงข้อมูลตามบทบาท และมอบหมายบทบาทในการเข้าถึงและใช้ข้อมูล ให้กับพนักงานหรือคนที่เกี่ยวข้องเพื่อควบคุมการเข้าถึงและรักษาความปลอดภัยข้องข้อมูล 

ข้อมูลประเภทใดที่มีความสุ่มเสี่ยงหรืออ่อนไหวสูง ควรมอบหมายให้กับพนักงานหรือเจ้าหน้าที่ที่ผ่านการอบรมหรือตกลงเงื่อนไขในการใช้ข้อมูลเป็นอย่างดี อะไรเผยแพร่ได้หรือไม่ได้ต้องระบบให้ชัดเจน 

นอกจากนี้ อีกสิ่งที่ต้องทำ คือ การจัดประเภทข้อมูล โดยทั่วไปแล้วในซอฟต์แวร์จัดการข้อมูลจะแบ่งประเภทการเข้าถึงข้อมูลไว้อยู่แล้ว ซึ่งสามารถมอบสิทธิ์เข้าถึง (access permission) ให้ได้ตามบทบาท แต่สำหรับข้อมูลที่องค์กรจัดการเอง ก็ควรแบ่งประเภทข้อมูลเพื่อให้ง่ายต่อการให้สิทธิ์

5. สร้างความเข้าใจกับคนในองค์กร (Educate)

หลังจากวางแผนการจัดการข้อมูล กำหนดบทบาทและสิทธิ์ในการเข้าถึงข้อมูลแล้ว องค์กรจะต้องสร้างความเข้าใจให้กับพนักงาน/เจ้าหน้าที่ว่าจะจัดการกับข้อมูลอย่างไรบ้าง 

ยกตัวอย่างเช่น ข้อมูลบางประเภทไม่จำเป็นต้องเก็บ ข้อมูลบางประเภทสามารถทำลายได้เลย หรือข้อมูลบางประเภทอย่างข้อมูลภาษีต้องเก็บถาวร เป็นต้น 

นอกจากการสร้างความเข้าใจแล้ว องค์กรควรจะมอบหมายหน้าที่ในการจัดการข้อมูลให้กับเจ้าหน้าที่ที่เกี่ยวข้องว่าต้องทำอะไรบ้างกับข้อมูลบ้าง

 ประโยชน์ของข้อมูลและความสำคัญของการใช้ข้อมูล

ประโยชน์ของข้อมูลมีมากมาย องค์กรและบริษัทแต่ละแห่งต่างก็ใช้ข้อมูลในการขับเคลื่อนธุรกิจ (data-driven) ซึ่งหากจัดกลุ่มประโยชน์และความสำคัญของการใช้ข้อมูลออกเป็นออกเป็นเรื่องหลัก ประโยชน์ของข้อมูลก็มีทั้งหมด 5 ข้อด้วยกัน

1. ช่วยให้องค์กรเข้าใจสถานการณ์และประสิทธิภาพการทำงาน

เมื่อมีข้อมูล องค์กรจะเข้าใจสถานการณ์ต่างๆ ได้ดีขึ้น ไม่ว่าจะเป็นยอดขาย ประสิทธิภาพการผลิต รายละเอียดต้นทุน ซึ่งสามารถนำมาประมวลผล วิเคราะห์ และสังเคราะห์ออกมาเป็นข้อมูลเชิงลึก 

ช่วยให้เห็นได้ชัดเจนว่า อะไรควรต้องปรับปรุงหรือยังมีอะไรอีกที่สามารถพัฒนาให้ดีขึ้นได้ รวมไปถึงเข้าใจความต้องการของตลาดได้ดีขึ้น

2. ช่วยให้องค์กรตัดสินใจได้ดีขึ้นและตรงกับความเป็นจริง 

การตัดสินใจโดยขาดข้อมูลก็เปรียบเสมือการสุ่มเดาเส้นทาง ข้อมูลช่วยให้องค์กรรู้ว่าควรจะต้องเดินไปทางไหน โอกาสคืออะไร อุปสรรคคืออะไร และช่วยให้สามารถคาดการณ์ผลลัพธ์จากการตัดสินใจได้จากการมีฐานข้อมูลรับรอง

3. ช่วยให้องค์กรรับมือและแก้ไขปัญหาได้ดีขึ้น

เมื่อมีข้อมูลก็เข้าใจสถานการณ์ได้ดีขึ้น องค์กรก็สามารถเตรียมตัวรับมือกับปัญหาได้ง่ายและพร้อมยิ่งขึ้น รวมไปถึง การหาสาเหตุของปัญหา เมื่อมีข้อมูลก็สามารถนำมาวิเคราะห์เพื่อหาต้นตอสาเหตุ ช่วยให้จัดการปัญหาได้ถูกจุดและรวดเร็ว 

4. ช่วยพัฒนากระบวนการทำงานให้ดีขึ้น

บางอย่างที่ดีอยู่แล้ว สามารถปรับให้ดีขึ้นได้อีก หากองค์กรมีข้อมูลและมีการจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ องค์กรจะรู้จักศักยภาพและประสิทธิภาพของกระบวนการทำงาน 

สามารถหาได้ว่า อะไรที่เป็นกระบวนการที่ใช้เวลามากเกินไป กระบวนการไหนที่ไม่ได้จำเป็น กระบวนการไหนที่ล้าช้าขัดข้อง 

ยกตัวอย่างเช่น การเข้าใจ Lead time ของการผลิตและนำเข้าวัตถุดิบ ทำให้มีข้อมูลในการเลือกซัพพลายเออร์ได้ เป็นต้น

5. เข้าใจลูกค้ามากขึ้น สร้างประสบการณ์ที่น่าพึงพอใจ

องค์กรที่มีข้อมูลลูกค้า ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลการติดต่อ ข้อมูลทั่วไป ไปจนถึงข้อมูลกิจกรรมที่ทำร่วมกัน องค์กรจะมีข้อมูลเชิงลึกที่ทำให้เข้าใจลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น ส่งผลให้สามารถปรับปรุงและพัฒนาประสบการณ์ให้กับลูกค้าให้น่าประทับใจยิ่งขึ้นได้ 

ยกตัวอย่างเช่น การใช้ระบบ CRM เพื่อดูความสนใจของลูกค้าหรือการมีหน้าต่างข้อมูลที่ทำให้พนักงานทุกคนรู้จักลูกค้าได้ในหน้าเดียว หรือการใช้ระบบ EHR ในโรงพยาบาลทำให้แพทย์ไม่ต้องข้อมูลสุขภาพผู้ป่วยซ้ำ ไม่ต้องซักประวัติใหม่ทั้งหมด และให้บริการได้รวดเร็ว ปลอดภัยยิ่งขึ้น

จาก Data สู่ Big data อีกขั้นของการใช้ข้อมูลที่ช่วยให้องค์กรไปได้ไกลยิ่งขึ้น

อ่านมาถึงตรงนี้ คุณคงรู้จัก “ข้อมูล” ดีขึ้น รู้ว่าข้อมูลคืออะไร ข้อมูลแตกต่างจากสารสนเทศอย่างไร รวมไปถึงจะจัดการและใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างไรบ้าง 

อย่างไรก็ตาม ยังมีอีกคำที่คุณควรทำความรู้จักเพิ่มเติม นั่นคือ “Big Data” หรือ “ข้อมูลมหัต” ซึ่งหมายถึง การนำข้อมูลปริมาณมหาศาลมาใช้ผ่านการประมวลผลจากซอฟต์แวร์ ไม่ว่าจะเป็นระบบจัดการข้อมูล AI: Artificial Intelligent หรือ ML: Machine Learning เป็นการจัดการและประมวลผลข้อมูลปริมาณมหาศาลที่ละเอียดซับซ้อนเพื่อหาสกัดข้อมูลเชิงลึกออกมา

โดยการวิเคราะห์ข้อมูลอาจจะเป็นการวิเคราะห์ชุดข้อมูลชุดใดชุดหนึ่ง แต่สำหรับ Big data คือ การรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องทุกชุดข้อมูลเข้ามาวิเคราะห์ด้วยกัน 

ยกตัวอย่างเช่น บริษัทขายของออนไลน์ดึงข้อมูลจาก Third-party อย่าง Google เพื่อหาสิ่งที่คนค้นหา นำมาเชื่อมต่อกับข้อมูลภายในหรือ First-party ด้วยการติดตามพฤติกรรมลูกค้าและเส้นทางการตัดสินใจบนเว็บไซต์ ทำให้บริษัทรู้แนวโน้มในการตัดสินใจของลูกค้าแต่ละราย ตลอดจนการดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เข้ามาวิเคราะห์จนรู้ความต้องการของตลาดและสถานการณ์การแข่งขันในตลาดได้

อ่านเพิ่มเติม: Big Data คืออะไร? อธิบายครบในบทความ 

ข้อมูลมีประโยชน์และมูลค่ามหาศาลในปัจจุบัน การที่โลกเข้าสู่ยุคดิจิทัลช่วยให้การเก็บและจัดการกับข้อมูลเป็นเรื่องที่ทำได้ง่ายยิ่งขึ้น หากองค์กรหรือบริษัทใดที่สามารถใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ องค์กรหรือบริษัทนั่นย่อมสร้างความได้เปรียบในอนาคตได้อย่างแน่นอน

Share on facebook
Share on linkedin
Share on twitter
Share on email